大语言模型如何助力药物开发? 哈佛 George Church Lab 最新综述
文章摘要
【关 键 词】 药物研发、大语言模型、临床试验、疾病机制、人工智能
大语言模型（LLMs）在药物发现和临床试验中的应用展现出巨大潜力。这些模型通过类人般的推理、工具使用和问题解决能力，正在改变药物研发的面貌。本文探讨了LLMs在理解疾病机制、药物发现和临床试验三个关键阶段的应用，并将其分为科学大语言模型和一般大语言模型。
在理解疾病机制方面，LLMs能够自动识别靶基因，发现生化和药理学原理，从而推动疾病研究的关键流程，如临床分型、靶点-疾病关联和靶点验证。科学大语言模型特别擅长处理分子、蛋白质、基因相关的任务，而一般大语言模型则能够理解背景知识、推理和使用工具。
在药物发现阶段，LLMs通过设计新型治疗方法、自动生成药物设计和自动进行实验，推动了药物类型选择、药物发现流程和先导优化。科学大语言模型在化学实验、计算机模拟、ADMET预测和先导优化中显示出进展期的成熟度，而一般大语言模型则提供了信息检索和知识解释的辅助功能。
在临床试验阶段，LLMs通过自动进行病人匹配、试验设计和预测试验结果，改进了临床实践、患者结果预测和文档撰写。这些模型在临床试验的不同阶段都已经被实际应用，显示出成熟的应用潜力。
文章还讨论了LLMs在药物研发应用中的成熟度评估，指出科学大语言模型在蛋白质靶点分析和疾病通路分析方面较为成熟，而一般大语言模型在临床试验实践中也显示出成熟的应用。
未来的发展方向集中在九个关键领域，包括加强LLMs对生物学知识的整合、解决伦理和隐私问题、关注公平性和偏见问题、处理虚假信息的挑战、提升多模态处理能力、扩展上下文窗口、增强对时空数据的理解，以及整合专业化和通用LLMs的能力。
最后，文章预告了一个线上直播活动，将深入探讨LLMs如何助力药物研发，由多位专家分享他们的观点和见解。
原文和模型
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【原文作者】 AI科技评论
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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